Julia é Python + C, diz o criador Viral Shah – Últimas Notícias

Viral Shah diz que a linguagem de programação Julia combina a funcionalidade do Python com a velocidade de produção de línguas como C para resolver problemas de big data e analítica.

Shah, que cresceu em Mumbai e estava entre aqueles que ajudaram o arquiteto Aadhaar, criou Julia há cerca de 10 anos, juntamente com três outros tecnólogos – Alan Edelman, Jeff Bezanson e Stefan Karpinski. Ele também é cofundador e CEO da Julia Computing.

Shah foi nosso convidado nos webinars do Times Techies na semana passada e falou conosco de Boston, onde mora agora. Julia é uma linguagem de código aberto para computação técnica de alto desempenho e ciência de dados. Shah disse que Julia é 10 vezes mais rápida que Python e R, ambos usados ​​principalmente para análises e IA. Questionado sobre como eles fizeram isso e se Python poderia ser feito igualmente rápido, Shah disse: “Posso pegar minha Tata Indica e instalar um novo motor, trocar o combustível e com personalizações, posso se tornar uma Ferrari? A resposta é não. A Ferrari foi projetada para ser um carro rápido e cada decisão foi tomada tendo o desempenho em mente. Quando Julia foi projetada, todas as decisões de projeto desde o primeiro dia foram tomadas tendo em mente o desempenho. Se não ajudasse no desempenho, não colocamos esse recurso na linguagem. Temos que começar da prancheta e não retroativamente encaixá-lo em um sistema existente. ”

Python é uma linguagem de propósito geral e está sendo cada vez mais usada em outras áreas além de análise de dados e ciência de dados. Mas Julia está focada em big data e análises. “Se você está construindo um novo mecanismo de busca altamente matemático, ou tentando prever o tempo, ou descobrindo uma nova droga, é aí que você usa Julia. Mas se você está construindo um aplicativo móvel, Julia não é a resposta para isso. É para conjuntos de dados muito grandes e onde você está construindo um aplicação algorítmica complexa”, Disse Shah.

Ele disse que Julia também é excelente para o ambiente de produção. Cientistas e especialistas em domínio usam Python, R e SAS para escrever seus algoritmos porque são linguagens mais simples. Mas quando esses algoritmos precisam ser executados em dados em grande escala – colocados em produção, em outras palavras – os algoritmos precisam ser reescritos em C ++, C # ou Java. Portanto, são necessários dois idiomas diferentes, dois grupos diferentes de pessoas. Shah disse que Julia pode ser colocada diretamente em produção, e isso também permite que cientistas, especialistas de domínio, cientistas de dados e programadores trabalhem na mesma plataforma, levando a muito mais colaboração. “Julia é uma construção tanto social quanto técnica”, disse ele.

Julia, disse ele, está permitindo a habilidade de fazer programação diferenciável – o que torna o aprendizado em IA possível – em uma ampla variedade de sistemas em comparação com os algoritmos de IA de hoje. Isso torna possível usar IA em muitas áreas novas.

Questionado se a matemática era necessária para usar Julia, Shah disse que não. Mas ele disse que a matemática tornará a pessoa um programador melhor. “Julia é a linguagem da ciência e a facilidade com que você pode computar usando a matemática em Julia é muito superior ao que existia antes dela”, disse ele.

Julia está sendo usada por Google como linguagem de pesquisa. Shah observou que o chefe de IA do Google, Jeff Dean, tweetou há dois anos que Julia em combinação com o hardware do Google – Tensor Processing Units – era a melhor combinação para cálculos de aprendizado de máquina rápidos e fáceis de expressar.

Intel, Amazon, Facebook, Microsoft, Uber estão entre mais de 10.000 empresas que hoje usam Julia.